帕尔默群岛（南极洲）企鹅数据下载

weixin_39820780 2023-08-04 14:32:43

帕尔默群岛（南极洲）企鹅数据。数据由克里斯汀·高曼博士和长期生态研究网络成员南极洲帕尔默站收集并提供。 penguins_size.csv：来自原始企鹅数据集的简化数据。包含变量： species：企鹅物种（Chinstrap，Adélie或Gentoo） culmen_length_mm：长度（毫米） culmen_depth_mm：荸荠深度（毫米） flipper_length_mm：脚蹼长度（毫米） body_mass_g：体重（g） island：帕尔默群岛（南极洲）的岛屿名称（梦幻、托格森或比斯科） sex：企鹅性别 penguins_lter.csv：3种企鹅的原始组合数据 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_52862974/88067567?utm_source=bbsseo

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AI实战-帕尔默群岛南极洲企鹅数据分析预测实例（含18个源代码+62.92 KB完整的数据集）代码手工整理，无语法错误，可运行。包括：18个代码，共90.84 KB；数据大小：2个文件共62.92 KB。使用到的模块： seaborn sklearn.decomposition.PCA sklearn.preprocessing.StandardScaler matplotlib.pyplot sklearn.impute.KNNImputer sklearn.tree.plot_tree sklearn.preprocessing.LabelEncoder sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.metrics numpy pandas os sklearn.impute.SimpleImputer sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.compose.ColumnTransformer sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder sklearn.linear_model.SGDClassifier sklearn.metrics.accuracy_score sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay sklearn.cluster.KMeans sklearn.metrics.cluster.adjusted_rand_score sklearn.ensemble.RandomForestClassifier sklearn.metrics.classification_report warnings sklearn.metrics.confusion_matrix sklearn.svm sklearn.model_selection.cross_val_score mlxtend.plotting.plot_decision_regions joypy sklearn.metrics.precision_score sklearn.metrics.recall_score sklearn.metrics.f1_score sklearn.svm.SVC sklearn.svm.LinearSVC xgboost.XGBClassifier tensorflow warnings.simplefilter sklearn.model_selection.GridSearchCV sqlite3 sklearn.metrics.silhouette_score sklearn.metrics.calinski_harabasz_score sklearn.metrics.davies_bouldin_score yellowbrick.cluster.KElbowVisualizer itertools.combinations plotly.express sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.linear_model.Perceptron

帕尔默群岛（南极洲）企鹅数据。数据由克里斯汀·高曼博士和长期生态研究网络成员南极洲帕尔默站收集并提供。 penguins_size.csv：来自原始企鹅数据集的简化数据。包含变量： species：企鹅物种（Chinstrap，Adélie或Gentoo） culmen_length_mm：长度（毫米） culmen_depth_mm：荸荠深度（毫米） flipper_length_mm：脚蹼长度（毫米） body_mass_g：体重（g） island：帕尔默群岛（南极洲）的岛屿名称（梦幻、托格森或比斯科） sex：企鹅性别 penguins_lter.csv：3种企鹅的原始组合数据

背景描述 Palmer Penguins 数据集是近年来在数据科学和机器学习领域受到关注的一个数据集，经常被用作鸢尾花数据集的一个替代品。数据集包含了对南极洲不同地区生活的企鹅种群的研究数据，主要用于数据探索和可视化，以及分类任务。数据说明 penguins_size.csv ：经过简化的原始数据英文字段名中文字段名描述 species 种类巴布亚企鹅、阿德利企鹅、金图企鹅） culmen_length_mm 喙长（毫米）喙的长度（毫米） culmen_depth_mm 喙深（毫米）喙的深度（毫米） flipper_length_mm 鳍状肢长度（毫米）鳍状肢的长度（毫米） body_mass_g 体重（克）体重（克） island 岛屿名称梦想岛、托尔格森岛、比斯科岛 sex 性别企鹅的性别 penguins_lter.csv ：原始数据（3种企鹅的综合数据）问题描述种类分布：不同企鹅种类的分布情况如何？它们在不同岛屿上的分布有何差异？身体测量特征的关系：企鹅的喙长、喙深、鳍状肢长度和体重之间是否存在显著的相关关系？种类特征差异：不同种类的企鹅在体重、喙长、喙深和鳍状肢长度上有何差异？性别差异：在体重和身体测量特征上，雄性企鹅和雌性企鹅之间是否存在显著差异？岛屿影响：不同岛屿上的企鹅在身体测量特征上有无显著差异？环境因素的影响：企鹅的物理特征是否与它们所在的地理位置（不同岛屿）有关？数据可视化：如何通过散点图、直方图或箱线图等方式有效地可视化这些数据？机器学习应用：可以使用哪些机器学习模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）来预测企鹅的种类或性别？聚类分析：是否可以通过无监督学习方法（如 K-means 或层次聚类）发现数据中的模式或群组？

帕尔默群岛（南极洲）企鹅数据。数据由克里斯汀·高曼博士和长期生态研究网络成员南极洲帕尔默站收集并提供。 penguins_lter.csv penguins_size.csv

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